树立清晰的数据战略,以敏捷能力夯实数据驱动组织底座

树立清晰的数据战略
以敏捷能力夯实数据驱动组织底座

应用敏捷,快速响应

应用敏捷开发,提升产品交付速度,降低业务的试错成本,快速响应用户需求。

业务敏捷,创新效率

快速高效适应业务环境变化,加快业务创新,增强企业在云原生时代的竞争力。

数据敏捷,释放生产力

连接数据开发、管理、分析、运营,降低数据加工处理成本,加快数据价值转化。

全方位、立体化的云安全防护

应对云原生安全挑战,保护业务应用,为企业数字业务创新保驾护航。

应用敏捷,快速响应

应用敏捷开发,提升产品交付速度,降低业务的试错成本,快速响应用户需求。

 

业务敏捷,创新效率

快速高效适应业务环境变化,加快业务创新,增强企业在云原生时代的竞争力。

 

数据敏捷,释放生产力

连接数据开发、管理、分析、运营,降低数据加工处理成本,加快数据价值转化。

 

全方位、立体化的云安全防护

应对云原生安全挑战,保护业务应用,为企业数字业务创新保驾护航。

XOps 持续赋能敏捷的数据驱动型组织

XOps 持续赋能敏捷的数据驱动型组织

云原生架构部署,快速响应业务需求

 

业务逻辑与平台技术能力分离,降低复杂度

  • 更高的业务价值交付效率
  • 更短的业务反馈周期

 

服务按需扩展,微服务弹性伸缩

  •  更低地运行成本
  • 灵活应对业务增长

 

可观测性内置,提升可维护性和可靠性

  • 更及时地发现故障
  • 更短的修复时间
 

云原生架构部署,快速响应业务需求

 

 

业务逻辑与平台技术能力分离,降低复杂度

  • 更高的业务价值交付效率
  • 更短的业务反馈周期

 

服务按需扩展,微服务弹性伸缩

  •  更低地运行成本
  • 灵活应对业务增长

 

可观测性内置,提升可维护性和可靠性

  • 更及时地发现故障
  • 更短的修复时间
 

数据编织赋能 DataOps,加快数据价值转化

整合数据孤岛

  • 以业务模型为中心连接全域数据;

  • 以知识网络建立业务与业务的关系,提供快速的
    业务连接融合;

  • 以业务需求为导向连接数据,快速提供数据服务。

简化数据治理

  • 以业务模型精确指导数据治理,提升数据质量;

  • 以业务标准指导数据标准,通过自动化减少对标工作量;

  • 以业务质量指导数据质量稽核,自动化减少质量校核工作量。

高效赋能业务

  • 以业务为中心,高效组织和调度数据,提升数据服务效率;

  • 快速发现业务与业务融合关系,快速评估业务成熟度和探索优化融合路径;

  • 监控业务指标和风险,定位根因,找到数字化优化路径。

数据编织赋能 DataOps
加快数据价值转化

整合数据孤岛

  • 以业务模型为中心连接全域数据;

  • 以知识网络建立业务与业务的关系,提供快速的
    业务连接融合;

  • 以业务需求为导向连接数据,快速提供数据服务。

 

简化数据治理

  • 以业务模型精确指导数据治理,提升数据质量;

  • 以业务标准指导数据标准,通过自动化减少对标工作量;

  • 以业务质量指导数据质量稽核,自动化减少质量校核工作量。

 

高效赋能业务

  • 以业务为中心,高效组织和调度数据,提升数据服务效率;

  • 快速发现业务与业务融合关系,快速评估业务成熟度和探索优化融合路径;

  • 监控业务指标和风险,定位根因,找到数字化优化路径。

云原生数据保护,护航数据驱动型组织的敏捷能力

某运营商 IT 环境较为复杂,包括部署在公有云、私有云中的 Kubernetes 平台,且不同平台中的持久化卷存储方式不同,在保障资源配置数据和持久化卷数据安全的同时,还要实现云原生应用及持久化数据在不同版本Kubernetes平台之间的迁移;在实际备份时,需要多种方案来兼顾数据安全,不仅存在更大的安全隐患,还会给管理带来巨大压力。

Kubernetes 数据保护

业务痛点

  • 容器化应用数量多,一致性难以保障

  •  资源配置数据、应用持久化卷数据安全风险大

  • 版本迭代快,应用类型繁 多,兼容性覆盖难  

  • 版本多,使用的生产存储类型多,数据迁移难管理复杂度高

     

方案价值

  • 应用一致性保障

  • 安全高效:防勒索、高效的挂载恢复

  • 全面保护

  • 数据自由流动:支持跨版本、跨生产存储的数据迁移

  • 简单易用:自动保护,降低管理复杂度 

了解更多

云原生数据保护
护航数据驱动型组织的敏捷能力

某运营商 IT 环境较为复杂,包括部署在公有云、私有云中的 Kubernetes 平台,且不同平台中的持久化卷存储方式不同,在保障资源配置数据和持久化卷数据安全的同时,还要实现云原生应用及持久化数据在不同版本Kubernetes平台之间的迁移;在实际备份时,需要多种方案来兼顾数据安全,不仅存在更大的安全隐患,还会给管理带来巨大压力。

Kubernetes 数据保护

业务痛点

  • 容器化应用数量多,一致性难以保障

  •  资源配置数据、应用持久化卷数据安全风险大

  • 版本迭代快,应用类型繁 多,兼容性覆盖难  

  • 版本多,使用的生产存储类型多,数据迁移难管理复杂度高

     

方案价值

  • 应用一致性保障

  • 安全高效:防勒索、高效的挂载恢复

  • 全面保护

  • 数据自由流动:支持跨版本、跨生产存储的数据迁移

  • 简单易用:自动保护,降低管理复杂度 

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构建云原生数据战略,采用数字化工具和实践方法,有效规模化使用数据,快速释放数据价值。

  • 云原生数据基础设施极致弹性,构建现代化应用;

  • 打破业务“烟囱&数据孤岛”桎梏,加速业务创新;

  • 云技术创新赋能数据管理,实现更快、更好的决策;

  • 数据安全与合规,确保核心数据资产安全。

构建云原生数据战略,采用数字化工具和实践方法,有效规模化使用数据,快速释放数据价值。

  • 云原生数据基础设施极致弹性,构建现代化应用;

  • 打破业务“烟囱&数据孤岛”桎梏,加速业务创新;

  • 云技术创新赋能数据管理,实现更快、更好的决策;

  • 数据安全与合规,确保核心数据资产安全。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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